PDF File - Institut für Wirtschaftsinformatik der WWU Münster ...
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Dies deutet auf signifikante Unterschiede zwischen den Stufen 1 und 3 bzw. 2 und 3 hin.<br />
Das Modell ZD<br />
Da hier die beiden Standardannahmen nicht erfüllt sind und die Abweichung von <strong>der</strong> Normalverteilung<br />
speziell in <strong>der</strong> Wölbung (γ = 4.245), gegen die <strong>der</strong> F-Test relativ empfindlich ist22) ,<br />
gravierend ist, wurde das entsprechende nichtparametrische Verfahren, <strong>der</strong> Kruskal-Wallis-<br />
Test, verwendet. Er ergab <strong>für</strong> (H0, K0) den P-Wert 0.0382, was auf signifikante Unterschiede<br />
zwischen den Stufen schließen läßt. Bei <strong>der</strong> Untersuchung <strong>der</strong> Kontraste mit dem Tukey-Kramer-Verfahren23)<br />
zeigte sich, daß auf dem 5%-Niveau nur die Stufen 3 und 4 signifikant verschieden<br />
sind (kritischer Wert: 3.628, Teststatistik: 4.082).<br />
3.1.5 Korrelation zwischen Zeitdauer und Vollständigkeit <strong>der</strong> Lösung<br />
Der Scatterplot (vgl. Abbildung 3) zeigt, daß keine starke Korrelation existiert und man sich<br />
auf die Untersuchung linearer Zusammenhänge beschränken kann. Der Pearson-Korrelationskoeffizient<br />
ergab ρ1 = 0.2495. Der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient als nicht-parametrische<br />
Vergleichsgröße hat den Wert ρ2 = 0.2082. Dies deutet auf einen leichten, positiven linearen<br />
Zusammenhang hin. Die Frage, ob dieser als signifikant anzusehen ist, führt auf das<br />
Testen <strong>der</strong> Hypothesen Hi: ρi = 0 gegen Ki: ρi ≠ 0 , i = 1, 2. Da die beiden Größen Zeitdauer<br />
und Vollständigkeit als normalverteilt angesehen werden können (die P-Werte <strong>der</strong> jeweiligen<br />
Lilliefors-Tests sind größer als 0.2), läßt sich <strong>der</strong> entsprechende t-Test <strong>für</strong> (H1, K1) anwenden.<br />
Er liefert den P-Wert 0.098. Der zugehörige nichtparametrische Spearman-Test <strong>für</strong> (H2, K2)<br />
hat den P-Wert 0.17. Der positive lineare Zusammenhang läßt sich daher als signifikant ansehen,<br />
wenngleich er eher schwach ist.<br />
3.2 Interpretation <strong>der</strong> Ergebnisse<br />
Mit Hilfe <strong>der</strong> im vorhergehenden Abschnitt beschriebenen statistischen Auswertungen konnten<br />
einige Aussagen über die Zusammenhänge zwischen den unabhängigen Variablen (Einflußfaktoren)<br />
und den abhängigen Variablen (Zeit bzw. Vollständigkeit <strong>der</strong> Lösung) gewonnen werden.<br />
22) Vgl. Lindman (1991).<br />
23) Vgl. Sachs (1992).